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《基于核心集的k-means聚类算法研究》.docx

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《基于核心集的k-means聚类算法研究》

一、引言

在大数据时代，如何对大量数据进行有效的聚类分析成为了研究的热点。k-means聚类算法作为一种经典的聚类方法，因其简单高效的特点被广泛应用于各个领域。然而，传统的k-means算法在处理大规模数据时存在一些局限性，如计算量大、收敛速度慢等。近年来，有研究者提出基于核心集的k-means聚类算法，通过引入核心集的概念来优化传统的k-means算法，从而提高算法的效率和准确性。本文将详细研究基于核心集的k-means聚类算法，分析其原理、优势及实际应用。

二、核心集的k-means聚类算法原理

基于核心集的k-means聚类算法是在传统k-me

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